数据仓库的相关概念

1、数据仓库的概念：

数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。

具体解释：

1）面向主题。传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据；数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的；而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的，超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。

2）集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3）相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4）反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。



数据仓库和数据库的区别：

数据的来源不同：

1.数据库是面向事务处的，数据是由日常的业务产生的，常更新；数据仓库是面向主题的,数据来源于数据库或文件，经过一定的规则转换得到，用来分析的。

存储的数据的类型不同：

2.数据库一般是用来存储当前交易数据,数据仓库存储一般存储的是历史数据。

3.数据库的设计一般是符合三范式的，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入; .数据仓库的设计一般是星型的，有利于查询。

数据仓库的架构：



我的理解：

数据仓库不同于数据库，它侧重于数据分析工作，按照主题来存储数据，反映历史变化的数据集合；通过数据仓库可以使管理者对企业的相关业务进行决策分析。

数据仓库的架构：

1、数据源层

首先数据一般会存储在数据库中，如Oracle、SQLServer当中。

2、数据提取层

将决策主题所需要的数据进行ETL，即数据的提取、转化、加载。

3、数据组织层

以一定的组织结构存储各种主题数据

4、数据挖掘层

通过先关的任务模型、组织形式来进行相应的数据挖掘工作。